在數字化轉型深入推進的新時期，企業內部審計正以人工智能為核心驅動力實現范式革新。本文構建了AI驅動下企業內部審計智慧化的演進路徑模型，系統探究了各階段的核心目標、適配應用場景及關鍵支撐技術，深入剖析了各演進路徑的觸發條件與障礙因素，并在此基礎上構建了“AI技術驅動—組織結構調節—審計能力進化”的動態協同框架，為企業內部審計智慧化轉型提供參考。

一、內部審計智慧化的演進路徑分析

在人工智能技術持續迭代的背景下，企業內部審計的智慧化演進呈現出顯著的階梯式發展特征，可劃分為三條遞進銜接的路徑：第一條路徑是以機器人流程自動化（RPA）與規則引擎為核心技術支撐的自動型審計；第二條路徑是依托大數據分析平臺與機器學習算法構建的分析型審計；第三條路徑則是融合生成式人工智能、具身智能、工作流管理系統、云服務、區塊鏈、大數據分析及移動互聯技術等數智化技術集群的認知型審計。

（一）自動型審計演進路徑

該路徑的核心特征是通過標準化流程與預設規則，實現對賬核查、數據校驗等重復性審計任務的機械化替代，該路徑的演進依賴于組織數字化基礎設施建設的成熟度。此階段的壁壘主要體現為“技術—業務”系統的適配矛盾，不同信息系統的數據標準差異導致跨系統數據采集面臨“格式壁壘”，新興技術應用使原有審計質量控制體系出現適用性不足等問題。

在審計準備階段，RPA技術可基于歷史問題庫與行業風險規則庫開展初步數據分析，自動生成典型問題風險點清單，為審計實施提供精準靶向。在審計實施階段，RPA與規則引擎耦合形成的自動化內控測試體系，能夠基于準備階段梳理的風險點執行全量數據合規性校驗，高效完成內控設計有效性與運行有效性的測試目標，顯著降低人工抽樣帶來的遺漏風險。在審計終結階段，RPA通過標準化模板自動整合審計過程中形成的工作底稿、異常數據記錄及風險評估結果，輔助起草包含問題描述、整改建議的審計報告，實現從數據提取到成果輸出的全流程技術賦能。從技術層面看，自動型審計需部署RPA工具與規則引擎系統，具備結構化數據跨系統抓取、標準化處理及規則化校驗功能，自動執行審計任務。從組織層面看，需建立標準化業務流程體系與規則庫管理機制，確保自動化規則與實際業務場景有效適配。從能力層面看，要求審計人員掌握RPA基礎操作與規則引擎配置方法，形成技術工具應用、流程規則顯性化、人員操作技能相匹配的自動化審計結構框架。

（二）分析型審計演進路徑

該路徑的核心特征是通過大數據與機器學習技術構建智能分析模型，推動內部審計智能化演進，其演進路徑依賴于數據治理能力的系統性升級。該路徑在躍遷過程中面臨多重約束，風險分析模型難以在復雜業務場景中落地應用，審計人員缺乏數據建模、統計推斷等分析型技能，能力結構與階段需求不匹配。

模型技術的應用使分析型審計突破傳統規則的約束，通過數據驅動的智能分析揭示復雜業務場景中的潛在風險，形成“數據整合—模型構建—風險洞察”的閉環工作機制，標志著企業內部審計進入基于數據模型的科學評估階段。從技術層面看，分析型審計需搭建覆蓋多源數據采集、清洗、存儲與分析的一體化智能審計平臺，為審計建模提供標準化數據支撐。從組織層面看，需建立跨部門數據共享機制與協作架構，強化數據治理體系，確保審計團隊與業務部門有效協同。從能力層面看，要求審計人員兼具數據思維與業務洞察力，掌握數據分析工具與建模方法，對于復雜模型開發可借助成熟軟件公司的技術力量合作完成。

（三）認知型審計演進路徑

該路徑的核心特征是借助自然語言處理、動態決策算法及自我優化機制，推動內部審計系統從被動的流程執行工具向主動的戰略賦能平臺躍遷，其演進路徑源于技術成熟度、數據基礎與審計需求的協同作用。此階段的壁壘體現為技術特性、能力結構與制度環境的多重制約，如生成式AI的“幻覺”問題、大模型的“黑箱”特性及具身智能的物理交互局限，導致審計判斷邏輯過程難以追溯。審計團隊缺乏“技術—業務”復合型能力，無法準確識別AI決策的偏差。

認知型審計作為內部審計發展的高階形態，在此階段，AI系統具備強大的數據分析、認知學習和決策判斷能力，審計人員則專注于異常情況處理、結果審查與專業判斷，形成人機動態協同的工作范式。從技術層面看，認知型審計基于“感知—分析—干預”的運行機理，通過人機動態交互與有效協同，推動內部審計能力、方法、程序、技術方面的系統性變革。從組織層面看，認知型審計需要構建人機協同機制。從能力層面看，認知型審計要求審計人員能夠及時處理異常情況，并對審查結果做出專業判斷。

二、電力企業內部審計智慧化實踐探索

國網江蘇省電力有限公司（以下簡稱國網江蘇電力）依托新一代數字化審計平臺，不斷探索基于人工智能大模型應用的智慧審計模式，在數據處理、自動比對等方面借助算法準確識別風險，在智能查詢、輔助作業等方面提升審計作業效率，通過智能技術有效支撐智慧審計體系構建。國網江蘇省電力有限公司無錫供電分公司（以下簡稱國網無錫供電公司）審計部依托國網江蘇電力的審計平臺，積極探索內部審計智慧化發展，構建了內部審計智慧化運行體系（見圖1），取得顯著成效。

（一）構建內部審計智慧化運行框架

1.搭建五維協同的技術底座

搭建數智化審計的技術底座是實現智慧審計的核心基礎，需圍繞數據整合、存儲架構、計算能力、資源調度和安全防護五大維度，構建覆蓋全業務領域的智能化審計基礎框架。一是數據采集方面，依托應用程序編程接口、自然語言處理和網絡爬蟲技術，實現實時整合系統數據，利用數據處理工具完成多源異構數據的標準化轉換，確保數據時效性與完整性。二是存儲架構方面，采用分布式文件系統等混合存儲引擎構建分層存儲體系，搭建分布式數據湖，實現跨部門數據共享與靈活調用。三是計算能力層面，以開源的分布式內存計算框架為核心構建統一計算引擎，支持復雜關聯分析與機器學習模型訓練，集成光學技術識別、大模型文本解析等工具提升非結構化數據處理能力。四是資源調度層面，基于資源協調系統劃分資源隊列，按用戶權限動態分配計算資源，通過容器化技術實現審計模型的彈性部署，優化資源利用率并保障任務執行效率。五是安全防護方面，結合傳輸加密、存儲加密和動態脫敏技術構筑多層防護，構建貫穿從數據采集到應用的全生命周期安全屏障。

2.構建三維聯動的應用體系

國網無錫供電公司以審計模型為核心、以全域風險地圖為依據、以實時預警平臺為支撐，構建了三維聯動的內部審計智慧化應用體系。首先，大力開發審計模型，通過開發覆蓋財務、工程、供應鏈等11個全業務場景的領域化審計模型，實現跨系統、跨年度深度數據的強關聯。在此基礎上，引入國產大語言模型構建智能法規檢索、文本相似度分析、風險關聯圖譜等生成式模型，并通過混淆矩陣等指標動態優化模型性能，實現從靜態規則匹配到動態風險預判的審計范式升級。其次，設計全域風險地圖的核心分析架構。整合各級公司的財務、工程、物資、營銷等業務系統數據，結合外部監管數據構建全域數據湖，利用大模型深度語義理解能力和三維建模技術，形成雷達掃描式風險熱力地圖。最后，建設動態監測的審計實時預警平臺。基于生成的全域風險熱力地圖，構建紅黃綠三色分級標識風險預警機制，利用圖數據庫技術實現穿透式溯源業務流程，關聯業務流程，生成可視化風險路徑圖，輔助審計人員快速定位問題根源，實現預警信息自動派單、整改進度追蹤與跨部門聯防聯控，推動審計監督從“事后查改”向“事中預警、事前防控”延伸，顯著提升風險防控時效性。

3.形成內部審計智慧化敏捷響應機制

國網無錫供電公司審計部通過技術提速與智慧閉環，推動審計從“被動響應”向“主動防控”轉型。一方面，以技術賦能實現審計提速。依托審計隊伍圈層網絡，組建敏捷審計工作組，基于預置審計模型，快速生成業務風險疑點清單；同步利用智慧審計云平臺遠程調取數據、協同跨層級跨區域審計團隊并行分析，大幅壓縮現場核查時間；部署RPA機器人替代數據抓取、報表生成等重復性工作，釋放人力資源，聚焦高價值分析；引入拖拽式建模工具，讓非專業人員能快速生成審計報告與風險圖表。另一方面，以智慧管理實現審計閉環。依托審計數字化平臺，搭建業財審系統全鏈條管控接口，實現“問題發現—整改任務分派—進度跟蹤—驗收銷號”全流程線上化管理，確保整改透明化、可追溯；設置整改時效性、材料完整性等動態預警指標，對拖延或敷衍整改的單位自動觸發提醒，對復雜問題引入區塊鏈技術固化整改證據鏈，避免二次風險。在跨部門協同與問責聯動層面，打通審計、紀檢、財務等部門數據接口，建立“監督線索智能比對系統”，實現利益輸送等問題自動預警；將整改結果與績效考核、干部任用掛鉤，對屢查屢犯問題實行“追溯追責”，同時通過“高發風險警示清單”等案例庫反哺審計模型迭代更新，實現智慧審計閉環管理。

（二）內部審計智慧化實踐效果

國網無錫供電公司在推進內部審計智慧化進程中，審計數字化能力與管理質效顯著提升。2024年，審計部充分應用平臺數據和中間表，新建預警審計模型10個，并積極運用智慧化審計手段，開展經濟責任審計、專項審計等審計項目，審計效率同比提升40%。依托數字化模型智能篩查疑點85條，推動問題整改36項，前移審計關口成效顯著；通過“技術賦能+人才驅動”，審計數字化能力從“單一工具應用”升級為“全鏈條智能穿透”，實現風險防控精準度、整改閉環效率、價值創造能力的全面提升。

三、內部審計智慧化演進路徑的保障機制

（一）AI技術驅動機制

1.“黑箱決策”風險應對。

具體實踐中，審計人員應清晰追溯模型的特征權重分配、推理路徑及關鍵參數影響機制，并對照審計準則開展合規性檢驗。可通過模擬極端業務場景，如市場劇烈波動、業務模式突變等，測試算法的穩定性，建立動態風險應對機制。同時，引入第三方獨立機構對算法的公平性、可追溯性及偏差控制能力進行周期性評估，從技術底層減少“黑箱決策”風險與模型誤差累積，確保審計結論的可靠性與合規性。

2.數據質量管理閉環控制。

針對非結構化數據治理難題，企業需建立統一的語義標注標準與分類體系，對合同文本、操作日志、音頻記錄等異構數據構建標準化標簽庫，通過業務系統內置接口實現數據元信息的自動記錄與全流程溯源。在敏感數據處理環節，應部署聯邦學習、差分隱私等隱私保護技術，并結合區塊鏈存證技術建立審計數據可信傳輸通道，確保數據處理全鏈路符合法律法規要求。同時，開發智能數據校驗工具，通過規則引擎與機器學習算法識別多源數據的邏輯矛盾點與異常值，自動生成差異分析報告并觸發人工復核流程，形成數據質量管控閉環。

（二）組織結構調節機制

1.人機協同機制的循環改進。

基于審計任務的復雜度與風險等級，制定精細化的人機任務分工清單，明確機器在結構化數據處理、規則性校驗等場景的核心權責范圍，以及人工在復雜職業判斷、異常情況處置等關鍵環節的主導作用。建立雙向閉環反饋機制，將人工審核結果按“數據錯誤—算法偏差—流程漏洞”三維分類標準錄入系統，為模型參數優化、規則庫更新及流程重構提供量化依據。

2.智慧審計協同功能的一體化建設。

企業應將內部審計智慧化轉型納入數字化戰略核心版圖，推動審計系統與財務共享中心、風險管理平臺、ERP系統等形成數據互通與功能協同的一體化架構。可制定3—5年智慧審計發展路線圖，明確技術應用梯度與場景優先級，設立跨部門的智慧審計推進委員會，由審計總監、IT負責人、業務部門代表共同組成，構建復合型項目組，通過頂層設計系統性破解傳統審計的痛點，推動審計模式轉型。

（三）審計能力進化機制

1.打造內部審計智慧化審計團隊的梯隊建設。

在自動型審計階段，內部審計團隊須具備低代碼開發、標準化流程配置與優化能力，能夠獨立完成數據篩選、規則設定與自動化腳本調試，通過技術工具提升基礎審計效率。在分析型審計階段，組建由數據分析師、行業風險專家及算法審計師構成的專項團隊，重點培養數據建模、風險模式識別與模型效果評估能力，實現風險的實時預警與深度歸因分析。在認知型審計階段，內部審計團隊需掌握數字治理框架設計、生成式AI風險檢測與倫理審查技能，能夠主導認知自動化系統的認知判斷邏輯優化，確保技術應用與企業戰略目標、社會責任的一致性。通過這種分階段、遞進式的人才培養模式，為內部審計智慧化躍遷提供持續支撐。

2.完善技術賦能與人力增值的審計能力培養體系。

開發針對內部審計智慧化的階梯式培訓課程與內部認證體系，重點提升審計人員對機器學習算法原理、數據倫理規范、智能工具操作的理解與應用能力。建立人機協同工作規則與質量控制標準，通過配套的績效考核與激勵制度引導審計人員平衡技術工具使用與專業判斷的關系。通過組織文化建設強化對智能決策系統的信任培育，逐步形成技術賦能與人力增值相互促進的工作生態。

四、結論

內部審計智慧化演進路徑受技術成熟度、數據治理水平與組織能力適配性的多重因素綜合影響，需重點突破兩大核心障礙：一是避免單純追求技術先進性而忽視組織流程重構與能力支撐；二是解決技術應用與人工判斷的權責界定、信任培育等問題。基于此，本文提出的“AI技術驅動—組織結構調節—審計能力進化”動態協同框架，為破解工具應用與組織慣性的矛盾提供了理論指引，通過構建分階段實施路線圖與風險預警模型，為企業平衡轉型速度與風險可控性提供了實踐參考。

文章摘自《中國內部審計》雜志2025年第12期

作者： 荊建忠 生麗英

單位：國網江蘇省電力有限公司無錫供電分公司

編輯：孫哲

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